Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering

論文の概要: Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04318v1
Date: Fri, 8 Oct 2021 18:06:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-12 15:53:27.082777
Title: Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering
Title（参考訳）: サブスペースクラスタリングのための自己表現型ネットワークの学習
Authors: Shangzhi Zhang, Chong You, Ren\'e Vidal and Chun-Guang Li
Abstract要約: 本稿では,データ表現の自己表現を学習するために,適切に設計されたニューラルネットワークを用いた,自己表現型ネットワーク(SENet)と呼ばれる,サブスペースクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。私たちのSENetは、トレーニングデータに望ましい特性を持つ自己表現係数を学習するだけでなく、サンプル外のデータも処理します。特に、SENetはMNIST、Fashion MNIST、Extended MNISTで高い競争力を発揮し、CIFAR-10で最先端のパフォーマンスを得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.096251922264281
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: State-of-the-art subspace clustering methods are based on self-expressive model, which represents each data point as a linear combination of other data points. However, such methods are designed for a finite sample dataset and lack the ability to generalize to out-of-sample data. Moreover, since the number of self-expressive coefficients grows quadratically with the number of data points, their ability to handle large-scale datasets is often limited. In this paper, we propose a novel framework for subspace clustering, termed Self-Expressive Network (SENet), which employs a properly designed neural network to learn a self-expressive representation of the data. We show that our SENet can not only learn the self-expressive coefficients with desired properties on the training data, but also handle out-of-sample data. Besides, we show that SENet can also be leveraged to perform subspace clustering on large-scale datasets. Extensive experiments conducted on synthetic data and real world benchmark data validate the effectiveness of the proposed method. In particular, SENet yields highly competitive performance on MNIST, Fashion MNIST and Extended MNIST and state-of-the-art performance on CIFAR-10. The code is available at https://github.com/zhangsz1998/Self-Expressive-Network.
Abstract（参考訳）: 最先端のサブスペースクラスタリング手法は、各データポイントを他のデータポイントの線形結合として表現する自己表現モデルに基づいている。しかし、そのような手法は有限サンプルデータセットのために設計されており、サンプル外データに一般化する能力に欠ける。また、自己表現係数の数はデータ点数と二乗的に増加するため、大規模なデータセットを扱う能力は限られることが多い。本稿では,自己表現型表現を学習するために,適切に設計されたニューラルネットワークを用いた,自己表現型ネットワーク(SENet)と呼ばれるサブスペースクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。我々のSENetは、トレーニングデータに望ましい特性を持つ自己表現係数を学習できるだけでなく、サンプル外データも扱えることを示す。さらに,大規模データセット上でサブスペースクラスタリングを行うために,senetも活用可能であることを示す。合成データと実世界のベンチマークデータを用いた広範な実験により,提案手法の有効性が検証された。特に、SENetはMNIST、Fashion MNIST、Extended MNISTで高い競争力を発揮し、CIFAR-10で最先端のパフォーマンスを得る。コードはhttps://github.com/zhangsz1998/self-expressive-networkで入手できる。

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